"Máquinas Preditivas: A simples economia da inteligência artificial", de Ajay Agrawal, Joshua Gans e Avi Goldfarb, é uma obra seminal lançada em 2018 que oferece uma perspectiva econômica fundamental sobre a Inteligência Artificial (IA). Os autores, professores renomados da Rotman School of Management da Universidade de Toronto e figuras-chave no Creative Destruction Lab, conferem uma base acadêmica e prática sólida à sua análise.

A tese central do livro é que a IA é, fundamentalmente, uma tecnologia que barateia drasticamente o custo da previsão. Previsão é definida como o processo de usar informações disponíveis (dados) para gerar informações desconhecidas. Essa redefinição simples e impactante permite aplicar a lógica econômica à IA, afastando-se do "hype".

A queda no custo da previsão tem implicações econômicas profundas, aumentando o valor de seus complementos, principalmente o julgamento humano – a capacidade de definir objetivos e tomar decisões em contextos incertos. Isso sugere uma reconfiguração do trabalho, onde tarefas rotineiras são automatizadas, mas os humanos se concentram em papéis de maior valor que exigem criatividade, empatia e tomada de decisões éticas. Os dados (de entrada, treinamento e feedback) são essenciais para o funcionamento da IA.

A obra fornece frameworks práticos para empresas redesenharem processos e estratégias, enfatizando a necessidade de clareza sobre o que se deseja prever, a confiança nas máquinas e a compreensão dos trade-offs inerentes à IA. "Máquinas Preditivas" foi amplamente aclamado pela mídia especializada, como Harvard Business Review, Forbes e The Economist, por sua clareza, originalidade e relevância para líderes de negócios e formuladores de políticas.

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Pesquisa e roteiro: Michele

Edição e publicação: Bárbara